wxPythonで同じようなことをやっている方がいらっしゃいましたので、Tkinter + matplotlib でリアルタイムグラフを描画するサンプルを書いてみました。
参考にしたのはこちらです。ありがとうございます。
SerialDataクラスは適当なデータを作って渡しているだけなので、あとは適当に実データを作るクラスを作ってあげてください。
Tkinterのafterは指定時間後に登録関数を呼び出すので、描画処理時間を考慮しないと少しずつ遅れてしまいます。今は描画にかかる時間を測ってafterにセットする時間を調節しているのですが、必ず同じ時間ごとにイベントを発行するような機能ってTkinterにあるのでしょうか...？
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg, NavigationToolbar2TkAgg
from matplotlib.backend_bases import key_press_handler
from matplotlib.figure import Figure
import numpy as np
import sys
if sys.version_info[0] < 3:
import Tkinter as Tk
else:
import tkinter as Tk
import datetime
REDRAW_CYCLE = 100
DRAW_SEC = 10.0
DRAW_SAMPLING_RATE = 1000
class SerialData:
""" グラフに表示するデータを用意するクラスの雛形
グラフに表示するデータを返す get_next(),
グラフのy軸範囲を返す get_data_range(),
そのデータが秒間何サンプリングかを返す get_sampling_rate()
が必要。
"""
def __init__(self):
self.sampling_rate = 3000
self.data_range = [0, 330]
def get_sampling_rate(self):
return self.sampling_rate
def get_data_range(self):
""" 返すデータの取りうる範囲を返す。
グラフの値域に相当するため、余裕を持った値を返してもOK。
@return [min, max]
"""
return self.data_range
def get_next(self):
""" グラフ表示用のデータを返す。
リアルタイムにデータを用意する場合は、呼び出された時点までに
用意できたデータをそのまま返せば良い。
"""
return range(0, 300)
class View:
""" グラフ表示用のGUI管理クラス
"""
def __init__(self):
self.t1 = datetime.datetime.now()
self.root = Tk.Tk()
self.root.wm_title("dynamic graph")
self.serial = SerialData()
self.data = []
self.data_start_time = 0.0
self.draw_sec = DRAW_SEC
self.draw_sampling_rate = DRAW_SAMPLING_RATE
self.f = Figure(figsize=(6,4), dpi=100)
self.a = self.f.add_subplot(111)
self.a.set_title('hogehoge data', size=12)
self.plot_data = self.a.plot(
self.data,
linewidth=0.5,
color=(1, 0, 0),
)[0]
self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.f, master=self.root)
self.canvas.show()
self.canvas.get_tk_widget().pack(side=Tk.TOP, fill=Tk.BOTH, expand=1)
self.canvas._tkcanvas.pack(side=Tk.TOP, fill=Tk.BOTH, expand=1)
self.button = Tk.Button(master=self.root, text='Quit', command=self._quit)
self.button.pack(side=Tk.BOTTOM)
self.on_redraw_timer()
self.root.mainloop()
def on_redraw_timer(self):
self.t1 = datetime.datetime.now()
self.add_draw_data(self.serial.get_next())
self.draw_plot()
self.t2 = datetime.datetime.now()
tdelta = self.t2 - self.t1
tofs = datetime.timedelta(microseconds = (REDRAW_CYCLE * 1000)) - tdelta
self.root.after(tofs.microseconds / 1000, self.on_redraw_timer)
def add_draw_data(self, data):
""" 描画対象のデータを追加する
@param data データ配列。前回のデータから時系列的に連続しているのが前提。
描画サンプリングレートとデータのサンプリングレートのずれ
で描画単位ごとに境界がずれるが、微々たるものなので気にしない。
"""
sampling_rate = self.serial.get_sampling_rate()
sampling_sec = 1. / sampling_rate
draw_sampling_rate = self.draw_sampling_rate
draw_sampling_sec = 1. / draw_sampling_rate
newdata = []
time = 0.0
for s in data:
time += sampling_sec
if time >= draw_sampling_sec:
time -= draw_sampling_sec
newdata.append(s)
self.data += newdata
remain_frame_length = int(self.draw_sec * draw_sampling_rate)
self.data_start_time += max((len(self.data) - remain_frame_length), 0) / float(draw_sampling_rate)
self.data = self.data[-remain_frame_length:]
def draw_plot(self):
num_draw_frame = int(self.draw_sec * self.draw_sampling_rate)
draw_sampling_rate = self.draw_sampling_rate
xmin = self.data_start_time
xmax = xmin + self.draw_sec
data_range = self.serial.get_data_range()
ymin = data_range[0]
ymax = data_range[1]
self.a.set_xbound(lower=xmin, upper=xmax)
self.a.set_ybound(lower=ymin, upper=ymax)
self.a.grid(True, color='gray')
xaxis = [float(con) / self.draw_sampling_rate + self.data_start_time for con in range(len(self.data))]
self.plot_data.set_xdata(xaxis)
self.plot_data.set_ydata(np.array(self.data))
self.canvas.draw()
def _quit(self):
self.root.quit()
self.root.destroy()
if __name__ == '__main__':
v = View()